Big data en agricultura: siembra datos, cosecha decisiones

Seguro que has oído hablar del big data, uno de esos conceptos de moda que parecen estar en todas partes.

Tal vez lo has asociado con otros sectores industriales y crees que no tiene aplicación en la agricultura. Sin embargo, lo cierto es que puede jugar un papel muy relevante para tu campo. Si quieres saber cómo, sigue leyendo.

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Qué es el big data y qué le aporta a la agricultura

Los macrodatos, inteligencia de datos o simplemente datos a gran escala son sinónimos de big data, término en inglés con el que nos referimos a un gran conjunto de datos complejos, tan grande que requiere de aplicaciones informáticas no tradicionales para poder procesarlos y tratarlos del modo adecuado.

La gestión y análisis de volúmenes tan grandes de información tienen como objetivo analizar y poner en valor los datos almacenados, así como formular predicciones. De este modo, muchas empresas ya hacen uso del big data para entender el perfil de sus clientes, sus necesidades y lo que sienten con respecto a sus productos o servicios. 

En la agricultura, el big data puede ser de gran ayuda para aumentar la productividad y la sostenibilidad. Los patrones y tendencias que el análisis de grandes conjuntos de datos puede revelar tienen la capacidad de ofrecer información crucial. Y, con ella, la toma de decisiones es más sencilla. 

¿Es práctico aplicar el big data en agricultura?

Podría parecer que comparar tantos datos en agricultura no resulta del todo práctico, pues al fin y al cabo las condiciones de una zona son diferentes a las de otra, habiendo múltiples factores a considerar. Sin embargo, sí es útil, principalmente por 2 razones: 

1. Manejar grandes conjuntos de datos permite al agricultor aprender y experimentar más rápido.

Experimentar en tu parcela con muchas variedades, patrones climáticos y técnicas de cultivo te llevaría décadas.

Por ejemplo, imagina que dispones de 800 hectáreas en las que vas a probar 20 variedades de semillas en 10 tipos de suelo distintos con 5 tasas de siembra diferentes. Esta tarea te llevaría 50 años, mucho más que la vida laboral de un agricultor medio. Por no hablar de lo caro que resultaría.

Sin embargo, si cuentas con los resultados y datos de otras muchas explotaciones, puedes aprender mucho más rápido de sus experiencias y sin arriesgar.

2. El big data reduce el ruido de la extrapolación. Los grandes conjuntos de datos son más fiables.

Cuantos más datos tengamos al alcance de la mano, menos errores cometeremos.

Con el pequeño conjunto de datos de tu explotación, el que has acumulado en tus años de trabajo, te resultará difícil saber si estás ante un patrón claro o una variación aleatoria. Con el big data se elimina el ruido de los conjuntos pequeños y tienes la certeza de que los patrones obtenidos son reales. 

Por ejemplo, si solo estudias datos de explotaciones locales similares a la tuya sobre una variedad concreta, podrías tener problemas si las condiciones cambian. Pero si analizas las condiciones de crecimiento de esa variedad en múltiples circunstancias y en muchas hectáreas, puedes estar más seguro de su rendimiento. 

En EEUU ya se están beneficiando del big data en agricultura. Por ejemplo, el programa FBN es una red de agricultores que comparte miles de referencias para la obtención de datos fiables. ¿Te imaginas poder analizar y aprovechar la experiencia de 12.000 años de agricultura? Eso te permitiría determinar con más claridad qué funcionaría mejor y qué no en tu explotación.

Las 3 claves en las que se base el big data en agricultura

1. ¿De dónde salen los datos?

Los datos son la materia prima con la que trabaja el big data, obtenerlos es el primer paso y para ello hay diferentes y diversas fuentes:

• Introducción manual de datos, como los obtenidos al analizar el suelo o cosechas.
• Sensores de humedad.
• Estaciones meteorológicas.
• Imágenes aéreas de drones o satélites.
• Sensores de conductividad eléctrica.
• Mapas de rendimientos creados por cosechadoras.

2. ¿Cómo se integran e interrelacionan los datos?

Para almacenar e interpretar los datos es preciso contar con la tecnología adecuada, una plataforma que permita agruparlos, integrarlos y combinarlos para obtener información práctica. En nuestro país ya existen este tipo de plataformas:

• SmartRural se encarga de incorporar para su posterior análisis los datos recogidos por los agricultores y por sus propios medios en esta plataforma para obtener una visión de la situación del campo y tomar decisiones en tiempo real.
• E-STRATOS es una plataforma que integra diferentes fuentes de datos sobre la situación de los cultivos. Estos datos se filtran y ordenan para que puedas interpretarlos y decidir en base a ellos. Recoge los datos gracias a la tecnología aeroespacial y la pone al servicio de la agricultura.

3. ¿Qué modelos y algoritmos se utilizan para combinar datos agrícolas?

Los algoritmos son reglas abstractas que se desarrollan con el objetivo de encontrar y expresar la información que precisamos. En el caso del big data, esta información tiene que ver con la búsqueda de patrones y las relaciones entre variables. El fin del algoritmo es automatizar un proceso óptimo que nos ayude a tratar la ingente cantidad de datos que se generan cada día en el campo.

Por lo tanto, una vez que los datos están integrados en una misma plataforma, entran en juego los algoritmos y modelos que puedan procesar toda la información de la forma correcta. De este modo, los datos se traducen en orientaciones concretas para el agricultor. Por ejemplo, qué dosis de semilla o abono se debe aplicar en cada zona de la explotación, o prever los rendimientos que se obtendrán en cada parcela.

En la agricultura existen modelos de predicción que se basan en imágenes satelitales NVDI, análisis de suelos, datos meteorológicos e información básica que los propios agricultores digitalizan sobre las tareas que completan. Esta combinación de datos permite a los agricultores hacer estimaciones bastante precisas sobre el rendimiento de los cultivos y cómo ajustar la aplicación de nutrientes para lograr sus objetivos. 

Ya conoces las claves del big data en agricultura; ahora quizá te estás preguntando qué tipo de datos puedes recopilar fácilmente en tu explotación para tener información y, gracias a un análisis sencillo, optimizar tus decisiones de siembra, fertilización, riego…

Una excelente forma de hacerlo es apuntarlo todo en el móvil con Agroptima. Así llevarás los datos que tú mismo has registrado siempre en tu bolsillo, lo que te permitirá consultar las labores realizadas y comprobar qué manejos te han funcionado mejor. No es big data, pero sí una aproximación a cómo los datos y el uso de la tecnología digital pueden ayudarte a obtener mejores rendimientos. ¡Crea tu cuenta y pruébalo gratis!

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